在FDA推动减少动物实验的背景下，药物研发领域正加速采用人工智能技术。多位行业专家预测，通过AI替代和减少动物实验，未来三至五年内药物研发周期和成本有望降低50%。目前单克隆抗体药物研发的临床前动物实验平均耗时1-6个月，需使用144只非人灵长类动物，单只成本达5万美元。
Certara等企业已建立AI预测模型，可模拟实验性药物的吸收分布及毒副作用。其总裁帕特里克·史密斯表示："我们正逐渐达到这样一个临界点，即实际上不再需要进行动物实验。"合作案例显示，该平台已帮助乙肝单抗等传染性疾病药物研发企业优化流程。
Recursion制药公司的AI药物发现平台展示了突破性成果——将候选分子进入临床测试的时间从行业平均42个月压缩至18个月。TD Cowen和杰富瑞投资银行的分析师预计，这类AI驱动的方法可将研发成本从目前的20亿美元降至10亿美元以下，周期从15年缩短至7年。
FDA在4月发布的路线图中确认了技术转型方向，计划将AI建模、类器官芯片等非动物实验手段确立为新标准。类器官芯片是一种植入活体人类细胞的小型设备，能模拟器官关键功能。查尔斯河实验室投资的"新型评估方法"(NAM)已产生2亿美元年营收，该技术结合AI建模、机器学习和人体组织模型预测药效。
纽约Schrodinger公司采用物理模拟与AI结合方案评估药物毒性，InSphero公司则通过3D肝脏模型测试安全性。尽管新技术前景广阔，但业内专家普遍认为短期内将采用混合模式——在减少动物实验的同时，仍保留部分验证环节。Cowen分析师布伦丹·史密斯强调："我们不会在短期内突然完全告别动物实验。"
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